Internet of Things (IoT) based Network Integrated with Sensor Nodes for Intruder Detection and Low Energy Consumption
Notice bibliographique
Résumé
The applications in Internet of Things (IoT) for a large-scale Network which necessitates the storage resources and computing tasks, are gradually deployed in most of the wireless network environments. The computing model of traditional techniques when compared with features of cloud such as unlimited expansion, dynamic acquisition and payas-you-go are represented in different IoT architectures based on the conveniences of applications. Thus, one of the key challenges is to consider the service requirements when sensors are assigned to the tasks and the network performance is improved. In the presented work, the two-phase service system using Enhanced Bernoulli Vacation (EBV) scheduling algorithm and Intrusion Detection framework is proposed to minimize the energy consumed by the sensors while the service is provided. The performance variation of Virtual Machine (VM) and its achieved delay is considered, while first the tasks are divided into different tasks at different levels. The proposed work deals with a queuing system ‘M/G/1’ for Bernoulli Vacation scheduling model at one phase and intrusion detection technique at second phase. The sensing distance is also calculated with its density of network. The tasking scheduling algorithm is considered for execution cost and residual energy where the deadlines or threshold are proposed. The delay time, accuracy, detection rate and False Alarm Positive rate are evaluated during simulation time. Based on the work flows, experiments conducted are simulated for controlled tasks of IoT which demonstrates the algorithm achieving high success rate and that the network performs better when compared with the existing algorithms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».